Садржај
- Велике карактеристике података
- Недостатак правилног пута
- Питања класификације података
- Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот
- Перформансе података
- Преоптерећење
- Аналитички алати
- Права особа на правом месту
- Облици података
- Неструктурирани подаци
- Закључак
Извор: Вавебреакмедиа Лтд / Дреамстиме.цом
Одузети:
Велики подаци револуционарају аналитику и могу бити од велике вредности за предузећа - али само ако се успешно управљају и анализирају.
Велики подаци долазе у различитим облицима и структурама. Посљедњих година аналитика великих података имала је значајан утјецај на пословне одлуке, и иако може бити од велике вриједности, ипак има одређених боли.
У овом чланку ћу расправљати о оним аналитичким тачкама бола, али прво, усредсредимо се на неке карактеристике великих података.
Велике карактеристике података
Велики подаци могу се дефинисати по неколико карактеристика:
- Количина - Сам појам великих података односи се на величину, а количина се односи на количину података. Величина података одређује вредност података који се сматрају великим подацима или не.
- Велоцити - Брзина којом се генеришу подаци позната је као брзина.
- Истинитост - односи се на тачност података. Тачност анализе зависи од веродостојности изворних података.
- Сложеност - Огромне количине података потичу из више извора, па управљање подацима постаје тежак процес.
- Разноликост - Важна ствар коју треба схватити је категорија којој припадају велики подаци. То даље помаже у анализи података.
- Променљивост - Овај фактор се односи на недоследност коју подаци могу да покажу. То даље омета процес ефикасног управљања подацима.
А сада да размотримо неке од болова.
Недостатак правилног пута
Ако подаци долазе из различитих извора, онда треба постојати правилан и поуздан пут за руковање огромним подацима.
За боља решења пут треба понудити увид у понашање купаца. Ово је најважнија мотивација за стварање флексибилне инфраструктуре за интегрисање фронт-енд система са бацк-енд системима. Као резултат тога, помаже у одржавању рада вашег система.
Питања класификације података
Процес аналитике требао би започети када се складиште података напуни огромном количином података. То треба учинити анализом подскупина кључних пословних података. Ова анализа је рађена на основу смислених образаца и трендова.
Подаци се требају класификовати исправно пре складиштења. Насумично спремање података може створити даље проблеме у аналитици. Пошто су подаци обимни, количина различитих скупова и подскупова може бити права опција. Ово помаже у креирању трендова за решавање великих изазова података.
Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот
Не можете побољшати своје вештине програмирања када никога није брига за квалитет софтвера.
Перформансе података
Подаци би требали бити ефикасно третирани ради учинка, а одлуке се не смију доносити без увида. Наши подаци су нам потребни да бисмо ефикасно пратили потражњу, понуду и профит за доследност. Ови подаци требају бити обрађени за пословне увиде у стварном времену.
Преоптерећење
До преоптерећења може доћи при покушају задржавања великих количина скупова података и подскупова. Кључна тачка боли овде је одабир информација које се чувају из различитих извора. Овде је поузданост такође важан фактор приликом одабира података које ћете задржати.
Неке врсте информација нису потребне за пословање и требало би их елиминисати како би се избегле будуће компликације. Питање преоптерећења могло би се решити ако стручњаци користе неке алате за увид у стварање успеха великог броја података.
Аналитички алати
Наши тренутни аналитички алати пружају увид у претходне перформансе, али потребни су алати за пружање будућих увида. У овом случају предиктивни алати могу бити оптимална рјешења.
Постоји такође потреба да се аналитичким алатима омогући приступ менаџерима и другим професионалцима. Стручне смернице могу подстаћи пословање на виши ниво. То доводи до правилног увида са мањом подршком за ИТ подршку.
Права особа на правом месту
Мото многих ХР одељења је „права особа на правом месту“, а исто вриједи и за велике податке. Омогућите подацима и аналитичком приступу правој особи. Ово би могло помоћи у добијању исправног увида за предвиђања која се односе на ризик, трошкове, напредовања итд., А могла би претворити аналитику у акције.
Подаци које компаније прикупљају путем услуга продаје, праћења и колачића нису од користи ако их не можете правилно анализирати. Анализа је важна за пружање онога што потрошач жели.
Облици података
Прикупљена је велика количина података који могу бити структурирани или неструктурирани и из различитих извора. Неправилно руковање подацима и недостатак свести о томе шта треба сачувати и где их сачувати, могу да ометају руковање великим подацима. Употреба сваког облика података требала би бити позната особи која рукује.
Неструктурирани подаци
Подаци који долазе из различитих извора могу имати неструктуриран облик. Може да садржи податке који нису организовани на стандардни, унапред дефинисан начин. На пример, с, системски дневници, документи за обраду текста и други пословни документи могу бити извори података.
Изазов је правилно складиштење и анализа ових података. Истраживање је навело да је 80% података који се добијају дневно неструктурирани.
Закључак
Подаци у предузећу је тешко управљати због велике величине и потребе за већим капацитетом обраде. Традиционалне базе података то не могу ефикасно обрадити. Организација може доносити боље одлуке ако са лакоћом може успешно управљати и анализирати огромне податке.
То могу бити петабајти података који чувају детаље о запосленима у организацији из различитих извора. Ако се не организују правилно, може бити тешко користити. Ситуација се погоршава ако долазе још више неструктурираних података из различитих извора.
Велики подаци могу потенцијално побољшати пословне одлуке и аналитику. Данас банкарство, услуге, медији и комуникације улажу у велике податке. Наведене тачке боли треба узети у обзир током рада са огромним количинама података.